数据仓库概念、设计及应用
数据仓库的介绍（数据仓库和数据库的区别）
数据仓库的介绍（数据仓库和数据库的区别）数据仓库的介绍⼀、数据仓库的基本概念数据仓库，英⽂名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。
数据仓库顾名思义，是⼀个很⼤的数据存储集合，出于企业的分析性报告和决策⽀持⽬的⽽创建，对多样的业务数据进⾏筛选与整合。
它为企业提供⼀定的BI（商业智能）能⼒，指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。
数据仓库的输⼊⽅是各种各样的数据源，最终的输出⽤于企业的数据分析、数据挖掘、数据报表等⽅向。
⼆、数据仓库的主要特征数据仓库是⾯向主题的（Subject-Oriented ）、集成的（Integrated）、稳定的（Non-Volatile）和时变的（Time-Variant ）数据集合，⽤以⽀持管理决策。
1.主题性不同于传统数据库对应于某⼀个或多个项⽬，数据仓库根据使⽤者实际需求，将不同数据源的数据在⼀个较⾼的抽象层次上做整合，所有数据都围绕某⼀主题来组织。
这⾥的主题怎么来理解呢？⽐如对于城市，“天⽓湿度分析”就是⼀个主题，对于淘宝，“⽤户点击⾏为分析”就是⼀个主题。
2.集成性数据仓库中存储的数据是来源于多个数据源的集成，原始数据来⾃不同的数据源，存储⽅式各不相同。
要整合成为最终的数据集合，需要从数据源经过⼀系列抽取、清洗、转换的过程。
3.稳定性数据仓库中保存的数据是⼀系列历史快照，不允许被修改。
⽤户只能通过分析⼯具进⾏查询和分析。
这⾥说明⼀点，数据仓库基本上是不许允许⽤户进⾏修改，删除操作的。
⼤多数的场景是⽤来查询分析数据。
4.时变性数据仓库会定期接收新的集成数据，反应出最新的数据变化。
这和稳定特点并不⽭盾。
三、数据仓库与数据库区别1、数据库数据库是⾯向交易的处理系统，它是针对具体业务在数据库联机的⽇常操作，通常对记录进⾏查询、修改。
⽤户较为关⼼操作的响应时间、数据的安全性、完整性和并发⽀持的⽤户数等问题。
传统的数据库系统作为数据管理的主要⼿段，主要⽤于操作型处理，也被称为联机事务处理 OLTP（On-Line Transaction Processing）。
数据库 学习总结
数据库学习总结数据库是现代信息技术的核心之一，它不仅是计算机科学专业的必修课程，也是各个行业应用普遍的核心技术之一。
本文通过总结数据库的概念、分类、设计、应用等方面，来系统性介绍数据库的一些基本知识和应用要点，希望能对广大读者提供一定的帮助和参考。
一、数据库的概念及分类数据库指的是一组相关数据的集合，它通常以高效、安全、可控的方式组织、存储和管理数据，为各种信息应用提供数据服务和支持。
数据库主要包括关系型数据库和非关系型数据库两大类。
关系型数据库（RDBMS）是以表的形式组织数据的，每个表具有一个唯一的名称，并由一组行和列组成。
表中的每一行表示一个记录，而每一列表示一个属性或字段。
在关系型数据库中，数据的组织和查询都是以SQL为基础的，因此其具有良好的数据一致性、完整性和安全性，适用于大型的企业级应用开发。
非关系型数据库（NoSQL）则是一类基于键值对或文档模型的数据库，它与关系型数据库直接不同，最大的特点是其结构化数据模型的松散性、高可扩展性和对非结构化数据的支持。
由于非关系型数据库的数据结构较为松散、查询语言也相对灵活，因此在众多的互联网场景中得到了广泛的应用，如社交网络、物联网、金融分析等。
二、数据库的设计方法数据库的设计是指在实际应用中，通过系统分析、数据建模和实现过程中生成一个可用的数据库。
数据库设计要考虑到数据的记录格式、存储和检索方法、关联关系等方面。
数据建模是数据库设计的核心环节，通过它可以将不同类型的数据转换为数据库能够容纳的表的形式，从而实现数据的存储和查询。
数据建模可以采用实体-关系模型（ERM）或面向对象模型（OOM）等方法。
实体-关系模型着重于描述实体之间的关系，它通过实体、属性和关系来表达数据的结构和关联。
每个实体都代表一个现实世界的事物，属性则是描述这个事物特征的数据元素，关系则表示实体之间的联系。
面向对象模型则是基于面向对象编程的思想，以类、对象、继承和多态等概念为基础建立数据模型。
数据仓库中的多维数据模型设计与实现教程
数据仓库中的多维数据模型设计与实现教程在数据仓库中，多维数据模型设计与实现是一项关键任务。
它不仅可以帮助企业组织和分析庞大的数据量，还能提供决策支持和洞察力。
本文将介绍数据仓库中多维数据模型的概念、设计原则以及实现方法，帮助读者全面了解和掌握这一重要主题。
一、多维数据模型的概念多维数据模型是基于数据的特征和关联性来组织数据的一种模型。
它通过将数据按照不同的业务维度进行分组和分类，将数据以多维方式呈现，从而提供了更加直观和灵活的数据分析能力。
多维数据模型主要由维度、度量和层次结构组成。
1. 维度：维度是描述业务问题的属性，它可以是时间、地理位置、产品、客户等。
维度用来描述数据的特征，例如销售额可以按照时间、地理位置和产品维度进行分析。
2. 度量：度量是可以进行数值计算和分析的数据，例如销售额、利润、数量等。
度量用来描述数据的量度，便于进行各种统计分析。
3. 层次结构：层次结构是维度之间的关系，它描述了维度之间的层次结构和上下级关系。
例如时间维度可以由年、月、日等层次结构组成。
二、多维数据模型的设计原则在设计多维数据模型时，需要遵循一些原则，以确保模型的合理性和有效性。
1. 简单性：多维数据模型应该尽可能简单，避免过于复杂的维度和层次结构。
简单的模型易于理解和维护，提高数据分析效率。
2. 一致性：多维数据模型中的维度和度量应该保持一致性，避免冗余和重复。
一致的模型有助于提高查询效率和数据一致性。
3. 可扩展性：多维数据模型应该具有良好的扩展性，能够容纳未来的需求变化和数据增长。
设计时需要考虑到未来可能发生的维度扩展和度量变化。
4. 性能优化：多维数据模型的设计也要考虑到查询性能的优化。
根据实际需求和查询模式，合理设计维度的层次结构、聚集表和索引等，以提高查询效率。
三、多维数据模型的实现方法在实现多维数据模型时，需要选择合适的工具和技术来支持模型的构建和数据的加载。
1. 数据抽取和转换：多维数据模型的实现通常需要进行数据抽取和转换，将源系统的数据转化为可用于多维模型的格式。
教学管理数据仓库的设计与应用
教学管理数据仓库 学生成绩数据分析系统
ＯＬ ￣ ｌ ｉ Ｓ ｒ ｅ ＡＰ Ａ ｙｓ ｅ ｒ ｓ ｖ
ＯＬ ＡＰ即联 机 在 线 分 析 处 理 ， 商 业 智 能 （ ｓ ｅｓ Ｉ ｔｌ ｇ 是 Ｂｕｉ ｓ ｎ ｅｌ ｎ ｅ ｅ ｃ ） 据分析 的核心技术 ， 是数据仓 库应用 的前端展示 工具。 ｎｅ数 也 ０ ＡＰ 仅 能 实 现 数 据 汇 总 ／ Ｌ 不 聚集 、 立 多维 度 的分 析 、 询 和 报表 建 查
提升到从数据 中挖掘知 识 ， 提供决 策支持。 我 国高校管理信息 系统建设从起步到现在 已有十多年 的历 史 等 日常事务 ， 了， 伴随着信 息技术的快速发展 ， 计算 机应用 已进入我 国的各级教 育管理部 门， 更成为高校教务管理部 门更 是不 可缺少的工具。 各个 高等院校大多使用 了专业的教务管理系统 。 通过对多数高校 目前的 教务管理系统 的分析可以看出看出 ： 虽然信息管理系统为教务 工作 的信息化管理和服务提高了显著的效益和效率 ， 但是总体上教务管 理信息化 的水平仍 处于初级 阶段 ， 只是基本 上实现 了管理 计算机 化， 在操作层 面实现了信息化 ， 但是并不能有效地 利用信息 ， 离真正 的科学化 、 信息化 、 决策化还有相当长的一段距离。 目前的教务管理 系统主要是对教务管理工作中的一 些事务性工作给予支持 和管理 ， 但是并没有对大量 的数据进行分析 和利用 ， 因而不能对管理决策问
题 的 、 合 的 、 定 的 ， 且 时变 的 收 集 数 据 以支 持 管 理 决 策 的 一 管 理 数 据 仓 库 体 系结 构 如 图 １ 示 ： 综 稳 并 所 种 数 据 决 策 形 式 ｎ。 １
数据 技术 由多种技术构成的综合体 ， 它是 由数据仓库 、 数据仓 库管理 系统 （ ＭＳ 和数据仓 库工具３ ＤＢ ） 部分组 合而成 。 中数据仓 其
2024版数据库基础(超详细版)
定义和管理大量数据。
作数据库中的数据的程序。
负责数据库的规划、设计、 使用数据库应用程序来访问 实施、维护和管理的人员。 和操作数据库的人员。
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6
02
关系数据库
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关系数据库的基本概念
关系模型
一种用二维表格表示实体集及实体集间联系的数据模型。
关系
一个关系通常对应通常所说的一个表。
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数据库的恢复与并发控制
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事务管理 故障恢复 并发控制 日志管理
通过事务的ACID特性（原子性、一致性、隔离性、持久性）确保 数据库操作的正确性和可靠性。
在数据库发生故障时，能够恢复到故障发生前的状态，保证数据 的完整性和一致性。
通过锁机制、时间戳等方式控制多个用户对数据库的并发访问， 避免数据冲突和不一致。
物理优化设计
针对数据库的性能瓶颈，进行物理优 化设计，如调整数据库参数、优化 SQL语句、建立合适的索引等，以提 高数据库的性能和效率。
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04
数据库操作
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数据库的创建与删除
创建数据库
使用CREATE DATABASE语句创建数据库，指定数据 库名称、字符集和排序规则等。
删除数据库
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查询优化的实践案例
01
案例一
某电商网站数据库查询优化。通过优化SQL语句和使用索引，将商品搜
索页面的加载时间从原来的5秒缩短到1秒以内。
02
案例二
某银行核心系统数据库查询优化。通过分析查询计划和调整数据库参数，
成功解决了高峰期系统性能下降的问题，保证了银行业务的顺畅进行。
《数据库技术与应用》课件
企业资源规划（ERP）系统数据库设计
数据库应用实例
实例1
使用MySQL实现学生信息管理系统的 应用
实例3
使用Oracle实现电子商务网站的应用
实例2
使用SQL Server实现图书馆管理系统 的应用
实例4
使用PostgreSQL实现企业资源规划 （ERP）系统的应用
数据库安全与维护
数据加密存储和传
CHAPTER 03
关系型数据库
关系型数据库概述
关系型数据库定义
关系型数据库是采用关系模型来 组织数据的数据库，数据以表格 的形式存储，表格由行和列组成 ，每行表示一条记录，每列表示 一个属性。
关系型数据库的特
点
数据结构化、数据独立性强、数 据操作规范、数据完整性好、支 持ACID事务等。
关系型数据库的分
• 高性能：非关系型数据库通常具有较高的 读写性能，适用于需要处理大量数据的场 景。
非关系型数据库的优缺点
功能限制
非关系型数据库的功能相对较少，例如不支持 事务处理、外键等。
数据一致性
由于非关系型数据库的分布式特性，数据一致 性难以保证。
缺乏标准
不同的非关系型数据库有不同的查询语言和数据格式，缺乏统一的标准。
非关系型数据库的查询语言通常是基于文档的查询语言，如MongoDB的查询语言是JavaScript。
非关系型数据库的优缺点
灵活性
非关系型数据库不需要事先定义数据结构，可以随时添加或修改字段。
易扩展性
非关系型数据库通常采用分布式架构，可以轻松地通过添加节点来扩展存储和计算能力。
非关系型数据库的优缺点
SQL查询语句的基本 结构
SELECT语句是SQL中最常用的查 询语句，它用于从数据库表中检 索数据。SELECT语句的基本结构 包括SELECT子句、FROM子句、 WHERE子句和ORDER BY子句等 。
数据仓库总体设计研究报告
研究目的
研究数据仓库的设计方法和架构 分析现有数据仓库的优缺点 提出改进方案，提高数据仓库的性能和效率
研究方法
文献综述
了解数据仓库的发展历 程和现状，总结现有研 究成果
案例分析
选择不同行业的数据仓 库进行深入了解和分析
实验验证
通过实验来验证所提改 进方案的有效性
02
数据仓库理论基础
数据仓库定义与特点
数据整合的难点
数据整合过程中需要解决数据差异、数据冲突、数据遗漏等问题，同时还需要保证数据的 准确性和完整性。
数据存储与管理技术
数据存储与管理概述
数据存储与管理是指将整合后的数据存储到数据仓库中，并对数据进行管理和维护，以保证数据的质量和可靠性。
数据存储技术
数据存储技术主要包括磁盘存储、内存存储和云存储三种方式，其中磁盘存储又分为分布式存储和集中式存储两种方式， 内存存储则具有读写速度快的特点，而云存储则具有存储空间大、可扩展性好的优点。
行业应用前景
结合当前行业的需求和应用场景，对数据仓库未来的应用前 景进行了探讨，包括金融、电商、医疗、教育等行业的数据 分析和决策支持。
对未来研究方向的建议
01
深化技术研究
02
拓展应用领域
建议继续深入研究数据仓库的相关技 术，包括数据模型、数据处理、数据 分析等方面，提升数据仓库的稳定性 和性能。
升级方向
为了适应不断变化的数据处理需求，需要对数据仓库系统进行升级。例如，在功能上增加更多的分析维度、支 持更多的数据处理方式、提供更高效的数据查询等。同时，也需要对系统的性能和稳定性进行持续的优化和改 进，以满足日益增长的数据处理需求。
05
结论与展望
研究成果总结
什么是数据仓库及其与传统型关系数据库的区别
什么是数据仓库及其与传统型关系数据库的区别什么是数据仓库 数据仓库之⽗⽐尔·恩门（Bill Inmon）在1991年出版的“Building the Data Warehouse”（《建⽴数据仓库》）⼀书中所提出的定义被⼴泛接受，数据仓库是⼀个⾯向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，⽤于⽀持管理决策。
数据仓库是⼀个过程⽽不是⼀个项⽬；数据仓库是⼀个环境，⽽不是⼀件产品。
数据仓库提供⽤户⽤于决策⽀持的当前和历史数据，这些数据在传统的操作型数据库中很难或不能得到。
数据仓库技术是为了有效的把操作形数据集成到统⼀的环境中以提供决策型数据访问，的各种技术和模块的总称。
所做的⼀切都是为了让⽤户更快更⽅便查询所需要的信息，提供决策⽀持。
数据仓库的组成 1、数据仓库数据库 数据仓库的数据库是整个数据仓库环境的核⼼，是数据存放的地⽅和提供对数据检索的⽀持。
相对于操纵型数据库来说其突出的特点是对海量数据的⽀持和快速的检索技术。
2、数据抽取⼯具 数据抽取⼯具把数据从各种各样的存储⽅式中拿出来，进⾏必要的转化、整理，再存放到数据仓库内。
对各种不同数据存储⽅式的访问能⼒是数据抽取⼯具的关键，应能⽣成COBOL程序、MVS作业控制语⾔（JCL）、UNIX脚本、和SQL语句等，以访问不同的数据。
数据转换都包括，删除对决策应⽤没有意义的数据段；转换到统⼀的数据名称和定义；计算统计和衍⽣数据；给缺值数据赋给缺省值；把不同的数据定义⽅式统⼀。
3、元数据 元数据是描述数据仓库内数据的结构和建⽴⽅法的数据。
可将其按⽤途的不同分为两类，技术元数据和商业元数据。
技术元数据是数据仓库的设计和管理⼈员⽤于开发和⽇常管理数据仓库是⽤的数据。
包括：数据源信息；数据转换的描述；数据仓库内对象和数据结构的定义；数据清理和数据更新时⽤的规则；源数据到⽬的数据的映射；⽤户访问权限，数据备份历史记录，数据导⼊历史记录，信息发布历史记录等。